Docling是开源的文档解析和转换工具，能高效地将多种格式的文档（包括PDF、DOCX、PPTX、图片和HTML）解析，导出为Markdown或JSON格式。Docling支持高级PDF理解、OCR功能，能与LlamaIndex和LangChain等工具集成，增强文档的检索和问答能力。Docling提供一个简洁的命令行界面，方便用户快速处理文档。
Docling的主要功能多格式支持：Docling能读取和解析多种流行的文档格式，包括PDF、DOCX、PPTX、图像、HTML、AsciiDoc和Markdown，支持将文档导出为Markdown和JSON格式。高级PDF理解：Docling具备对PDF文档的高级理解能力，包括页面布局、阅读顺序和表格结构的识别。统一文档表示：基于DoclingDocument格式，Docling提供一个统一且富有表现力的文档表示格式，表达文档中的文本、表格、图片等内容，及文档的层次结构。OCR支持：Docling支持光学字符识别（OCR），能识别扫描PDF中的文字，让Docling能处理扫描或手写的文档。工具集成：Docling易于与LlamaIndex和LangChain等工具集成，为RAG（Retrieval-Augmented Generation）/QA（Question Answering）应用提供支持。Docling的技术原理文档解析：Docling用专门的解析器读取和解析不同格式的文档，将文档内容转换为内部数据结构。布局和结构识别：对于PDF等格式，Docling基于布局分析技术识别页面上的元素位置和阅读顺序，及表格和文本的结构。内容提取：Docling从文档中提取文本、表格、图片等元素，转换为统一的DoclingDocument格式。OCR技术：对于图像或扫描的PDF文档，Docling用OCR技术将图像中的文字转换为机器可读的文本。数据结构和JSON指针：DoclingDocument用JSON指针引用父项和子项，构建文档的层次结构和内容关系。输出格式化：将解析后的数据结构格式化为Markdown或JSON，便于进一步的处理和分析。Docling的项目地址项目官网：ds4sd.github.io/doclingGitHub仓库：https://github.com/DS4SD/doclingarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2408.09869Docling的应用场景自动化文档处理：自动化地将纸质文档或电子文档转换成结构化数据，便于存储和分析。数据科学和机器学习：为机器学习模型提供预处理后的结构化数据，用于训练和预测。内容迁移：在内容管理系统或文档存储系统升级时，将旧格式的文档转换为新系统支持的格式。信息检索：构建或增强企业搜索系统，提高文档搜索的准确性和效率。知识管理：帮助企业或组织从大量文档中提取关键信息，构建知识库。 
